过去一年，大模型的能力边界在快速扩张。Claude、GPT、Gemini 在 benchmark 上的差距越来越小，使用门槛也在不断降低。但一个有趣的现象出现了：同样的模型，不同人用出来的效果差异巨大。

一个懂 SQL 的数据分析师，和一个不懂 SQL 的小白，用同一个大模型查询数据，前者可能 5 分钟出结果，后者可能要反复解释半小时。问题就出现在经验和专业知识。

而现在出现了一个最简单粗暴的方式，把经验和专业打包成 Skill，让每个人都能发挥大模型全部能力。

就好比福特汽车流水线，把装配流程拆解成 84 个步骤，每个工人只需要掌握一个步骤，结果生产效率就提升了。

Skill 做的事情也一样：把需要人类重复解释的工作，变成可复用的技能包。人们不需要“理解”，只需要“执行”。

正是这种对经验平权的渴望，引爆了技术圈对 Skill 的狂热追捧。

如果你最近浏览 GitHub 的热门项目，会发现“Skill”几乎成了出现频率最高的关键词。大家不再津津乐道于谁写出了更精妙的 Prompt，而是开始热衷于构建和分享自己封装好的 Skill 。从 Anthropic 官方维护的标准库，到开发者自制的各种独家 Skill，这种趋势像野火一样蔓延。

TRAE 选择在这个时间点上线 Skill 功能，恰逢其时的成为了“引爆点”，其通过极简的操作，让 Skill 使用门槛降低，真正推动了“专家经验”的普惠化，让 Skill 热潮从技术圈涌向每个人的工作流。

告别“一次性对话”，Skill 成为稳定生产力

也许很多人会质疑：“Skill 不就是把 Prompt 写长一点吗？”这个说法只对了一半。Prompt 和 Skill 在本质上存在着维度的差异。

Prompt 是“一次性”的耗材。 它像是一道随口的命令，生命周期仅限于当前的对话窗口。一旦开启新对话，或者上下文过长，AI 就会失忆，你必须从头再来。

而 Skill 是“可复用”的资产。 它是被沉淀下来的数字智慧。你只需要编写一次，就可以在未来的无数次对话中重复调用，且和 MCP 不同，Skill 不占用宝贵的上下文窗口。

Prompt 就像是你每次出门打车都要给司机指路，而 Skill 就像是直接在司机的导航仪里存了一个“回家”的快捷键，以后上车只需要说这两个字，司机就能走出最精准的路线。

Skill 的核心价值，在于将人类专家的“隐性知识”显性化。它能做到普通 Prompt 很难兼顾的三件事：

1. 强制标准化： 它给 AI 装上了一套规则。比如强制 AI 在写代码时严格遵循特定的 Lint 规范，或者在写 PRD 时必须包含“数据埋点”章节。无论运行多少次，输出的格式永远统一且合规。
2. 自动化工作流： 它能把复杂的链式操作串联起来。将“读取 CSV、清洗脏数据、生成分析图表”这三个独立步骤封装在一个 Skill 里，一键执行，无需人工分步干预。
3. 知识沉淀： 你可以把自己的独门绝技打包成 Skill 分享给团队。新来的同事加载了这个 Skill，瞬间就能拥有和你一样的代码审美和业务逻辑。

当然，并不是所有的对话都需要封装成 Skill。如果你只是想问“今天天气如何”或者“解释一下什么是量子力学”，直接用 Prompt 就绰绰有余。

真正值得花时间封装成 Skill 的，往往有几个很直观的特征。

最常见的一种，是你已经对同一套逻辑反复解释过很多次，比如某个固定结构的 SQL 查询，每次都要重新描述一遍思路。

另一种情况是任务本身就很难一步完成，它天然需要拆解、推理、再调用工具，如果每次都靠临时 Prompt 把流程串起来，不仅费力，还极容易出错。

最后一种，就是对结果要求十分苛刻，格式、字段等必须要规范，这时就不能让模型自由发挥，需要 Skill 进行规范。

可以说，Skill 不是为了更聪明，而是为了更稳定。

在 TRAE 里，一步创建你的 Skill

很多强大的生产力工具，往往倒在“配置复杂”的最后一公里。但 TRAE 这一次做得足够彻底，它把 Skills 的创建和使用过程，简化到了小白也能轻松上手。你不需要去学习晦涩的 JSON 格式，也不必成为 Markdown 语法专家。

在 TRAE 里，你只需要像平时聊天一样告诉它你想要什么。

比如，你可以直接在对话框里输入：“帮我在本地创建一个名为「代码审查」的 Skill，我希望它能读取我的 Git Diff，检查是否有未处理的 TODO 注释，并用严格的语气指出潜在的性能问题。”

TRAE 就会将你的模糊需求拆解为工程步骤。它会用 Skill 写 Skill，其内置的“Skill-creator”，将中文的“代码审查”映射为标准化的文档目录，把“看一眼代码变动”翻译成 “git diff HEAD” 命令。不需要写代码就能看到一个完整的 Skill 文件。

当然，如果你是一位追求极致的专业，完全可以深入到底层，手动微调配置文件，通过挂载更复杂的示例文件或外部资源，让智能体的表现更好。但对于绝大多数人来说，“说出需求”即等于“完成开发”。

最后是导入第三方 Skill，TRAE 并没有试图建立封闭的围墙，而是拥抱了开源生态。

TRAE 的 Skill 架构基于开放标准构建，这意味着你不需要重复造轮子。GitHub 上那些大神们写好的现成 Skills，无论是 Anthropic 的官方库，还是社区贡献的 PDF 分析、YouTube 字幕提取工具，你都可以直接拿来用。

操作也很简单，从社区下载你心仪的 Skill 文件夹，在 TRAE 的设置面板中找到“规则和技能”选项，一键导入即可。

比如，我们下载了一套在社区非常流行的“全栈产品团队技能 Skills”，里面涵盖了敏捷产品负责人、产品经理工具、产品策略师、UI 设计系统以及用户调研这五个核心角色的能力。在 TRAE 里，你不需要任何复杂的配置，只需将这五个文件夹一键拖入设置面板。导入后，你的 TRAE 就不仅仅是一个编辑器，而是原地组建了一支由 AI 构成的专业产品战队。

重新定义工作流，TRAE Skill 主动理解需求

当你的 TRAE 配置了丰富的 Skills 之后，你会发现，使用它们并不需要复杂的提示词工程。TRAE 构建了一套符合直觉的双重交互逻辑，有效平衡了精准调用与智能辅助之间的需求。

首先是“显性调用”，当你有着明确的需求，且不希望 AI 进行发散性创作时，这是最简单方式。通过向 AI 发送明确指令，你可以强制其进入特定的 Skill 工作模式。

其次是“隐性调用”，这是 Agent 化能力的体现。 你不需要记忆任何 Skill 的名称，TRAE 会根据对话上下文自动判断并匹配需求。当你贴出一段报错日志询问“原因是什么”时，后台的 Bug Hunter 会立刻介入分析。

为了更直观地理解 Skills，我们可以看看具体的使用场景。

实践 1：TRAE Skill 一键生成标准 PRD 

面对快速产出“GEO”需求文档的任务。在未加载 Skills 的默认状态下，AI 往往会生成大量泛泛而谈的内容，或者需要用户输入大段的 Prompts 来定义需求，即便是有经验的用户，也得将 Prompts 修修补补。

而当你指定“调用 Product Manager Toolkit 写文档”时，AI 会迅速切换至专业模式，严格执行 GEO 产品 SOP：自动补全“外勤人员路径规划”的用户故事，自动补充“GPS 信号漂移修正”和“地图瓦片离线缓存”的异常处理逻辑，甚至自动列出“API Latency < 200ms”和“GDPR 合规性”等具体的验收标准。

实践 2：从 50 页 PDF 秒变汇报 PPT

面对“半小时内将 50 页研报转为汇报 PPT”的任务。

在未加载 Skills 的默认状态下，AI 本质上只是一个阅读助手。它虽然能帮你总结出摘要，列出每一页的建议文案，但最终交付的只是一段文本。你依然需要自己打开 PowerPoint，新建幻灯片，一页页地复制粘贴标题和正文，再手动调整排版。AI 帮你完成了 50% 的内容思考，但剩下的 50% 手工制作工作完全无法替代。

即便 TRAE 已经安装了很多工具，比如 pdf 阅读等，也能用 python 库创建 PPT，但每次执行任务，都会写一个全新的代码，耗费时间和上下文，而且无法保证每次生成的效果都相同。可能换一个模型，模型迭代，生成效果都会变化。

而装载对应的 Skills 后，生成速度和规范都会得到提升。TRAE 会先通过 Python 库解析 PDF 文档结构，精准提炼核心论点，再自动构建幻灯片页面逻辑。

当模型越来越聪明，真正拉开差距的，反而不再是你会不会写 Prompt，而是你有没有把经验变成“可以被反复调用的东西”。

Skills 的意义，也不只是效率提升那么简单，它在重新定义一个事实：专业能力开始脱离个人，变成一种可以被复制、被继承、被协作的结构。

也许再过一段时间，我们回头看今天对 Skills 的狂热，会发现这不是一次工具升级，而是一次工作方式的拐点。人类不再反复做“解释自己怎么想”，而是把判断、标准和经验固化下来，让机器替你稳定执行。

当你不再被琐碎消耗，真正稀缺的东西才会浮现出来，判断什么值得做、决定往哪里走、以及为结果负责的那一刻。

剩下的，就交给 Skills 吧。

而现在，这种变化已经不需要靠想象去理解了。TRAE 国际版正在限时免费，SOLO 模式直接开放，无门槛就能使用 600 次 fast request，与其反复讨论 Skills 会不会成为趋势，不如趁这个时间，亲手把自己的经验封装一次，跑一遍完整流程。